与图像字幕生成相比，视频字幕生成是一项更具挑战性的任务，主要源于内容密度的差异。视频数据通常包含大量冗余的视觉信息，这使得字幕生成模型难以有效泛化多样化的语义内容，容易受到无关信息的干扰。此外，视频中的冗余内容在标注时未能充分精简以匹配真实标签（ground truth）所对应的视觉语义，进一步加剧了任务难度。当前视频字幕研究主要集中于字幕生成器（captioner）的架构设计，而忽视了内容密度对生成性能的显著影响。考虑到视频与图像在结构和语义表达上的本质差异，我们提出一种新的优化思路：利用简洁且易于学习的图像样本，增强视频样本的多样性，从而调节内容密度。通过这种调整，促使字幕生成器在面对冗余和模糊信息时，能够更有效地学习视频语义。本文提出一种名为图像复合学习（Image-Compounded learning for video Captioners, IcoCap）的新方法，以促进复杂视频语义的高效学习。IcoCap由两个核心模块构成：图像-视频复合策略（Image-Video Compounding Strategy, ICS）与视觉-语义引导字幕生成（Visual-Semantic Guided Captioning, VGC）。ICS将易于学习的图像语义信息融合进视频语义中，进一步丰富视频样本的多样性，促使网络在更具差异性的样本上进行泛化学习。同时，在包含图像语义信息的复合样本上进行训练，迫使字幕生成器在清晰的图像语义背景下，更精准地提取视频中真正有价值的视觉线索，从而增强对关键信息的关注，有效过滤无关内容。随后，VGC模块基于复合样本，引导网络灵活学习真实标签（ground truth）字幕，缓解真实标签与视频样本中模糊语义之间的不匹配问题。实验结果表明，IcoCap在提升字幕生成器学习能力方面具有显著效果。在广泛使用的MSVD、MSR-VTT和VATEX数据集上，该方法均取得了与当前最优方法相当甚至更优的性能，充分验证了其在处理冗余与模糊视频数据方面的强大能力。